短期风电功率

作品数：472被引量：3288H指数：36
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基于信息融合和堆叠模型的超短期风电功率预测被引量：7
《可再生能源》2022年第3期344-349,共6页鲁泓壮 丁云飞 汪鹏宇 
航空科学基金项目(20175152037);上海市浦江人才计划项目(15PJ402500)。
针对超短期风电功率预测,准确捕捉功率变化因素和建立混合预测模型是提高预测精度的有效手段之一。为了能够继承和整合单个模型的优点以及增强历史信息的表示和利用能力,文章提出了一种基于信息融合和堆叠模型的超短期风电功率预测模型...
关键词：风电功率预测 时间序列分析 stacking模型 序列分解与重构 TPE算法 
基于CEEMD-CNN-BiGRU-RF模型的短期风电功率预测被引量：16
《可再生能源》2022年第2期190-195,共6页曾亮 狄飞超 兰欣 王珊珊 
国家自然科学基金项目(51977061;61903129);湖北省重点研发计划项目(2020BAB114)。
风电功率的准确预测对电网的安全运行和经济调度起着重要作用,为进一步提高风电功率的预测精度,文章提出了一种基于CEEMD-CNN-BiGRU-RF模型的短期风电功率预测模型。首先,利用完全集成经验模态分解(CEEMD)对风电功率时间序列进行模态分...
关键词：风电功率预测 完全集成经验模态分解 卷积神经网络 双向门控循环单元 随机森林 
基于奇异谱分析的超短期风电功率多步预测被引量：10
《可再生能源》2021年第11期1548-1555,共8页吴坚 项颂 阎诚 吴晓丹 马继涛 刘福锁 
国家电网公司总部科技项目(SGMD0000DDJS1900534)。
针对非平稳风电功率序列的波动特性,单一预测模型无法挖掘出深层次的时序特征的问题,文章提出了一种基于奇异谱分析时序的分解组合预测方法。首先采用Cao方法确定奇异谱分析最佳嵌入维度,并对功率时间序列进行分解;然后考虑各分量多时...
关键词：时间序列 风功率预测 奇异谱分析 Cao方法 样本熵 
基于风速分频和权值匹配的RBF超短期风电功率预测方法被引量：5
《可再生能源》2020年第11期1483-1488,共6页杨茂 董昊 
国家重点研发计划项目(2018YFB0904200)。
为了提高风电功率超短期预测的准确率,文章提出了一种基于风速分频特征和权值匹配的RBF超短期风电功率预测方法。该方法的总体结构包括风速分频特征的提取、风速区间的划分、径向基神经网络的训练、分频最优权值决策、仿真计算和误差分...
关键词：超短期功率预测 风速分频 Yalmip-Cplex权值优化 RBF神经网络 
IGSA优化LSSVM的短期风电功率预测研究被引量：6
《可再生能源》2017年第11期1699-1705,共7页凤志民 田丽 吴道林 李从飞 
安徽省自然基金(1508085ME74);安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2014A282)
提出一种基于改进引力搜索算法(Improved Gravitational Search Algorithm,IGSA),优化LSSVM的短期风电功率预测方法。对引力搜索算法采用混沌映射学习策略初始化种群位置,引入全局记忆策略来改进速度公式,提高最优解质量,利用高斯变异...
关键词：短期风电功率预测 引力搜索算法 最小二乘支持向量机 改进引力搜索算法 
基于集对分析聚类法的超短期风电功率区间预测被引量：5
《可再生能源》2017年第9期1324-1330,共7页杨茂 都键 李大勇 孙涌 贾云彭 
国家自然科学基金项目(51307017);吉林省产业技术与专项开发项目(2014Y124)
高精度的风电功率预测是保证含高渗透率风电电力系统安全经济运行的重要手段。文章在传统ARIMA算法的基础上,引入集对分析理论对风电功率进行超短期区间滚动预测。首先采用改进的K-means算法,建立风电功率与风速、风向之间的集对关系;...
关键词：风电功率 区间预测 集对分析 聚类分析 
考虑测风数据缺失的短期风电功率预测算法被引量：9
《可再生能源》2017年第2期298-303,共6页曾杰 陈晓科 
中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJ00000065)
准确的风电功率预测是提高电网稳定性、增加风电场竞争力的重要途径。文章提出了一种以虚拟测风塔技术对测风塔数据进行预处理的方法,对缺失数据进行补全,利用RBF神经网络建立风速预测模型,拟合风速功率曲线得到风电功率预测结果。实验...
关键词：风力发电 功率预测 虚拟测风塔 RBF神经网络 
基于ACFOA优化RBF的短期风电功率预测被引量：8
《可再生能源》2017年第1期80-85,共6页崔闪 彭道刚 钱玉良 
上海市"科技创新行动计划"社会发展领域项目(16DZ1202500)
为了提高短期风电输出功率预测的准确度,在分析研究基本预测方法的基础上,提出采用一种自适应混沌果蝇算法(ACFOA)优化RBF神经网络的预测方法。该方法中引入自适应混沌对果蝇算法的进化机制进行优化,并利用ACFOA算法改善RBF神经网络结...
关键词：风电功率 预测模型 RBF神经网络 ACFOA算法 参数优化 
基于CEEMD-PSR-FOA-LSSVM的短期风电功率预测被引量：3
《可再生能源》2016年第11期1632-1638,共7页田丽 凤志民 刘世林 
安徽省自然基金项目(1508085ME74)
为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法...
关键词：短期风电功率预测 互补集合经验模态分解 相空间重构 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机 
基于小波分析和PSO优化神经网络的短期风电功率预测被引量：12
《可再生能源》2014年第10期1486-1492,共7页叶小岭 刘波 邓华 肖寅 
公益性行业(气象)科研专项资助项目(GYHY201106040);中国气象局软科学研究课题(SK20120146);江苏省六大人才高峰项目资助(WLW-021);南京市产学研资金项目(2012t026)
针对风电场风速和风电功率序列起伏波动大、无明显变化规律等特点以及传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,提出了基于小波分析和改进粒子群算法优化神经网络的短期风电功率预测方法。首先,通过小波方法将用于神经网络训练...
关键词：小波分析 改进粒子群算法 神经网络优化 短期风电功率预测 
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